Tài liệu Nghiên cứu phương pháp nâng cao chất lượng ảnh trong miền không gian

1 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ DƯƠNG THÚY HƯỜNG NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH TRONG MIỀN KHÔNG GIAN LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀNH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN HÀ NỘI - 2015 2 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ DƯƠNG THÚY HƯỜNG NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH TRONG MIỀN KHÔNG GIAN Ngành: Công nghệ thông tin Chuyên ngành: Truyền dữ liệu và mạng máy tính Mã số: Chuyên ngành đào tạo thí điểm LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀNH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS – TS NGÔ QUỐC TẠO Hà Nội - 2015 3 LỜI CAM ĐOAN Luận văn tốt nghiệp là một sản phẩm quan trọng, là sự tổng hợp các ý kiến và kiến thức mà em đã được học và nghiên cứu trong suốt quá trình học tập của mình tại trường. Ý thức được điều đó, với tinh thần làm việc nghiêm túc, tự giác và sự lao động miệt mài của bản thân cùng với sự hướng dẫn tận tình của thầy giáo PGS-TS Ngô Quốc Tạo, nay em đã hoàn thành luận văn của mình. Em xin cam đoan luận văn này là sản phẩm do chính em nghiên cứu và xây dựng nên. Các kết quả nêu trong luận văn là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác. Em xin cam đoan rằng các thông tin trích dẫn trong luận văn đều đã được chỉ rõ nguồn gốc. Hà Nội, ngày 20 tháng 4 năm 2015 Học viên Dương Thúy Hường 4 LỜI CẢM ƠN Em xin chân thành cảm ơn các thầy cô trong Khoa Công nghệ thông tin, trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc Gia Hà Nội và thầy giáo PGS-TS Ngô Quốc Tạo đã tạo điều kiện cho em được học tập và nghiên cứu để hoàn thành luận văn này. Em cũng xin gửi lời cảm ơn tới các thầy cô, đồng nghiệp trong cơ quan nơi em đang công tác đã tạo điều kiện cho em được học tập, nghiên cứu và hoàn thành luận văn này. Hà Nội, ngày 20 tháng 4 năm 2015 Học viên Dương Thúy Hường 5 MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN ................................................................................................1 LỜI CẢM ƠN .....................................................................................................4 MỤC LỤC ..........................................................................................................5 LỜI MỞ ĐẦU .....................................................................................................6 CHƯƠNG ITỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH SỐ VÀ NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH TRONG MIỀN KHÔNG GIAN ..................................................7 1.1 Tổng quan về xử lý ảnh số .........................................................................7 1.1.1 Giới thiệu về xử lý ảnh số...................................................................7 1.1.2 Các ứng dụng của xử lý ảnh số ...........................................................9 1.1.3Các bước cơ bản trong xử lý ảnh số................................................... 10 1.2Nâng cao chất lượng ảnh trong miền không gian ...................................... 12 CHƯƠNG IIHIỆU CHỈNH ÁNH SÁNG HÌNH ẢNH ...................................... 20 2.1 Hiệu chỉnh ánh sáng dựa trên điểm ảnh ................................................ 20 2.1.1 Change-level Brightness ................................................................... 21 2.1.2 Change-level Contrast ...................................................................... 23 2.2 Hiệu chỉnh ánh sáng dựa trên histogram ............................................... 25 2.2.1 Histogram......................................................................................... 25 2.2.2 Cân bằng histogram .......................................................................... 25 2.3 Hiệu chỉnh ánh sáng sử dụng bộ lọc laplace............................................. 28 CHƯƠNG IIIKẾT QUẢ THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ ............................. 40 3.1 Tập dữ liệu .............................................................................................. 40 3.2 Mục tiêu .................................................................................................. 40 3.2 Đánh giá và so sánh ................................................................................. 40 3.2.1 Công cụ ............................................................................................ 40 3.2.2 Đánh giá và so sánh giữa các công cụ ............................................... 41 KẾT LUẬN ....................................................................................................... 57 TÀI LIỆU THAM KHẢO ................................................................................. 58 6 LỜI MỞ ĐẦU Xử lý ảnh số là một trong những lĩnh vực phát triển rất nhanh của ngành Công nghệ thông tin. Trong những năm trở lại đây, phần cứng máy tính và các thiết bị liên quan xử lý ảnh số đã có sự tiến bộ vượt bậc về tốc độ tính toán, khả năng lưu trữ và xử lý đã thúc đẩy nghiên cứu xử lý ảnh số ngày một đẩy mạnh trong cả lý thuyết và ứng dụng. Khái niệm ảnh số đã trở nên thông dụng với hầu hết mọi người trong xã hội và việc thu nhận ảnh số bằng các thiết bị cá nhân hay chuyên dụng cùng với việc đưa vào máy tính xử lý đã trở nên đơn giản. Nó được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khoa học và công nghệ. Chẳng hạn như thị giác máy tính, rô-bốt, tìm kiếm tài liệu ảnh, hỗ trợ chẩn đoán hình ảnh y học, thiết kế ảnh, giải trí … Xử lý ảnh số bằng máy tính đã giúp chúng ta thay đổi cách cảm nhận và sử dụng máy tính, nó đã trở thành những công cụ trực quan quan trọng không thể thiếu trong đời sống hằng ngày. Vì vậy xử lý ảnh số đã trở thành một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng trong các chuyên ngành Công nghệ thông tin. Với mong muốn đóng góp nghiên cứu vào lĩnh vực này, em đã chọn đề tài “Nghiên cứu phương pháp nâng cao chất lượng ảnh trong miền không gian” làm luận văn tốt nghiệp của mình. Luận văn được chia làm 3 chương: Chương I – Tổng quan về xử lý ảnh số và nâng cao chất lượng ảnh trong miền không gian Chương II – Hiệu chỉnh ánh sáng hình ảnh Chương III – Kết quả thực nghiệm và đánh giá Mặc dù rất cố gắng nhưng luận văn của em chắc chắn không tránh khỏi những thiếu sót. Em xin trân trọng tiếp thu tất cả ý kiến đóng góp của các thầy cô. Hà Nội, ngày20 tháng 4 năm 2015 Học viên Dương Thúy Hường 7 CHƯƠNG I TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH SỐ VÀ NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH TRONG MIỀN KHÔNG GIAN 1.1 Tổng quan về xử lý ảnh số 1.1.1Giới thiệu về xử lý ảnh số Xử lý ảnh số là một lĩnh vực mang tính khoa học và công nghệ. Nó là một ngành khoa học mới mẻ so với nhiều ngành khoa học khác nhưng tốc độ phát triển của nó rất nhanh, kích thích các trung tâm nghiên cứu, ứng dụng, đặc biệt là máy tính chuyên dụng riêng cho nó. Cùng với ngôn ngữ tự nhiên, hình ảnh đã đóng góp một vai trò hết sức quan trọng trong việc trao đổi thông tin. Tính trực quan của hình ảnh đã giúp cho con người hiểu rõ và sâu sắc hơn các thông tin cần thu thập. Người ta đã chứng minh được rằng, trong tất cả các kênh thu nhận thông tin của con người thì lượng thông tin thu nhận qua kênh thị giác chiếm khoảng 70%. Hình ảnh là kết quả của việc thu nhận và biểu diễn của năng lượng ánh sáng trải dài từ tia gamma (có bước sóng nhỏ) đến sóng radio (có bước sóng lớn). Tuy nhiên, mắt người chỉ cảm nhận được một vùng giới hạn rất nhỏ trong phổ điện từ. Ngược lại, máy tính có thể đọc được một vùng rất rộng trong phổ điện từ, từ tia gamma đến sóng radio. Nó có thể biểu diễn và xử lý những bức ảnh được sinh ra bởi những nguồn mà con người không thể nhận biết được, như ảnh siêu âm, ảnh hồng ngoại, ảnh trong vùng tia X, … Do đó xử lý ảnh có một phạm vi ứng dụng tương đối rộng. Xử lý ảnh số là một trong những cách tiếp cận phân tích, tổng hợp hình ảnh theo ý tưởng và mục đích của người sử dụng. Tuy xử lý ảnh là một trong những khoa học còn tương đối mới so với nhiều ngành kho học khác, song những năm gần đây, xử lý ảnh và đồ họa đã phát triển một cách mạnh mẽ và đã gặt hái được nhiều thành công góp phần vào sự phát triển chung của ngành công nghệ thông tin. Các phương pháp xử lý ảnh số bắt nguồn từ hai ứng dụng: nâng cao chất lượng thông tin hình ảnh đối với mắt người và xử lý số liệu cho máy tự động. Một trong những ứng dụng đầu tiên của xử lý ảnh là nâng cao chất lượng ảnh báo 8 truyền qua cáp giữa London và NewYork vào những năm 192x. Thiết bị đặc biệt mã hóa hình ảnh (báo), truyền qua cáp và khôi phục lại ở phía thu. Vấn đề nâng cao chất lượng hình ảnh lúc đầu có liên quan đến việc lựa chọn quá trình in và phân bố các mức sáng (tông và độ phân giải của ảnh). Hệ thống đầu tiên (Bartlane) có khả năng mã hóa hình ảnh với 5 mức sáng. Khả năng này tăng lên 15 mức vào 1929. Việc nâng cao chất lượng ảnh bằng các phương pháp xử lý để truyền ảnh được nghiên cứu 35 năm sau đó. Năm 1964, các bức ảnh chụp mặt trăng được vệ tinh Ranger 7 (Mỹ) truyền về trái đất, được xử lý bằng máy tính để sửa méo (gây ra do camera truyền hình đặt trên vệ tinh ở các góc độ khác nhau). Các kỹ thuật cơ bản cho phép nâng cao chất lượng hình ảnh như làm nổi đường biên và lưu hình ảnh. Từ năm 1964 đến nay, phạm vi xử lý ảnh số lớn mạnh không ngừng. Các kỹ thuật xử lý ảnh số hiện nay được sử dụng để giải quyết hàng loạt các vấn đề, nhằm nâng cao chất lượng thông tin hình ảnh. Trong y học, các thuật toán máy tính nâng cao độ tương phản, hoặc mã hóa các mức sáng thành các màu để nội suy ảnh X-Quang và các hình ảnh y sinh học dễ dàng.Các nhà địa vật lý sử dụng kỹ thuật tương tự để nghiên cứu các mẫu vật chất từ vệ tinh.Các thuật toán nâng cao chất lượng ảnh và khôi phục hình ảnh được sử dụng để xử lý hình ảnh giảm chất lượng. Trong thiên văn học, các phương pháp xử lý ảnh nhằm khôi phục hình ảnh bị nhiễu hoặc bị mất do bóng (artifacts) sau khi chụp. Trong vật lý và các lĩnh vực có liên quan, kỹ thuật máy tính nâng cao được chất lượng ảnh trong các lĩnh vực như Plamas (có năng lượng cao) và microscopy điện tử. Tương tự, người ta đã ứng dụng xử lý ảnh có kết quả tốt trong viễn thám, sinh học, y tế hạt nhân, quân sự, công nghiệp … Nâng cao chất lượng và khôi phục ảnh bị nhiễu là quá trình xử lý ảnh dùng cho mục đích nội suy của mắt người. Lĩnh vực ứng dụng quan trọng thứ hai là xử lý ảnh số gắn liền với việc cảm nhận của máy. Trong lĩnh vực thứ hai, các cố gắng đều tập trung vào các quá trình trích thông tin ảnh và chuyển thành dạng thích hợp cho xử lý máy tính. Những vẫn đề tiêu biểu của kỹ thuật xử lý ảnh số được ứng dụng nhiều trong thực tế, có thể kể như: tự động nhận dạng đặc trưng, máy nhìn công 9 nghiệp để điều khiển và kiểm tra sản phẩm, nhận dạng mục tiêu quân sự, tự động xử lý vân tay, hiển thị lên màn hình ảnh X-Quang và các mẫu máu, xử lý bằng máy các hình ảnh chụp từ vệ tinh để dự báo thời tiết, nén ảnh để lưu và truyền được nhiều hơn tín hiệu ảnh trong thông tin, máy tính, truyền hình thông thường và truyền hình có độ phân giải cao. 1.1.2 Các ứng dụng của xử lý ảnh số Xử lý ảnh số có nhiều ứng dụng trong thực tế.Một trong những ứng dụng sớm nhất là xử lý ảnh từ nhiệm vụ Ranger 7 tại phòng thí nghiệm JetPulsion vào những năm đầu của thập kỷ 60. Hệ thống chụp hình gắn trên tàu vũ trụ có một số hạn chế về kích thước và trọng lượng, do đó ảnh nhận được bị giảm chất lượng như bị mờ, méo hình học và nhiễu nền. Các ảnh đó được xử lý thành công nhờ máy tính số. Hình ảnh của mặt trăng và sao hỏa mà chúng ta thấy trong tất cả các tạp chí đều được xử lý bằng những máy tính số. Ngày nay, hầu hết các thông tin ảnh đều được chuyển sang dạng ảnh số. Vì vậy, trong gần như tất cả các lĩnh vực của các ngành kỹ thuật đều có ít nhiều liên quan đến ảnh số và sử dụng kỹ thuật xử lý ảnh số.Ứng dụng của xử lý ảnh có khả năng tác động mạnh mẽ nhất đến cuộc sống của chúng ta là lĩnh vực y tế. Soi chụp ảnh bằng máy tính dựa trên cơ sở định lý cắt lớp (project slice) được dùng thường xuyên trong xét nghiệm lâm sàng, ví dụ phát hiện và nhận dạng u não. Những ứng dụng y khoa khác của xử lý ảnh gồm cải thiện ảnh X-Quang và nhận dạng đường biên mạch máu từ những ảnh chụp bằng tia X. Có những ứng dụng khác gần gũi hơn với cuộc sống gia đình là cải tiến ảnh tivi. Hình ảnh trên màn hình tivi có các khuyết tật do độ phân giải hạn chế, bị rung rinh, nhiều nền và trượt hình do đan dòng ở những mức độ khác nhau. Xử lý ảnh số có tác động quyết định đến việc cải thiện chất lượng hình ảnh của những hệ truyền hình hiện tại và làm phát triển những hệ truyền hình mới có độ phân giải cao. Một vấn đề nữa của truyền thông video như hội nghị video, điện thoại video là cần có dải tần rộng.Việc mã hóa thẳng chương trình video chất lượng yêu cầu đến 100 triệu bit/giây. Nếu hy sinh một phần chất lượng và dùng các sơ 10 đồ mã hóa ảnh số thì có thể đưa ra thị trường những hệ truyền hình chất lượng đủ rõ với nhịp bit chỉ dưới 100 nghìn bit/giây. Người máy càng ngày càng đóng vai trò quan trọng trong công nghiệp và gia đình. Chúng sẽ thực hiện những công việc rất nhàm chán hoặc nguy hiểm và những công việc mà tốc độ và chính xác vượt quá khả năng của con người. Khi người máy trở nên tinh vi hơn, thị giác máy tính sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng. Người ta sẽ đòi hỏi người máy không những phát hiện và nhận dạng các bộ phận công nghiệp, mà còn “hiểu” được những gì chúng “thấy” và đưa ra những hành động phù hợp. Xử lý ảnh số có tác động rất lớn đến thị giác máy tính. Ngoài những ứng dụng trên thì còn bao gồm các ứng dụng trong các lĩnh vực như điện tử gia đình, thiên văn học, sinh vật học, vật lý, nông nghiệp, địa lý, nhân chủng học và nhiều lĩnh vực khác. Khả năng nhìn và nghe thấy là hai phương tiện quan trọng nhất để con người nhận thức thế giới bên ngoài, do vậy không có gì đáng ngạc nhiên khi mà xử lý ảnh số có nhiều khả năng ứng dụng, không chỉ trong khoa học kỹ thuật mà còn cả trong mọi hoạt động khác của con người. 1.1.3 Các bước cơ bản trong xử lý ảnh số Con người thu nhận thông tin qua các giác quan, trong đó thị giác đóng vai trò quan trọng nhất. Những năm trở lại đây với sự phát triển của phần cứng máy tính, xử lý ảnh và đồ họa phát triển một cách mạnh mẽ và có nhiều ứng dụng trong cuộc sống.Xử lý ảnh và đồ họa đóng một vai trò quan trọng trong tương tác người máy. Quá trình xử lý ảnh được xem như là quá trình thao tác ảnh đầu vào nhằm cho ra kết quả mong muốn.Kết quả đầu ra của một quá trình xử lý ảnh có thể là một ảnh “tốt hơn” hoặc một kết luận. Hình 1.1 Quá trình xử lý ảnh (Nguồn: Tài liệu tham khảo [1]) 11 Ảnh có thể xem là tập hợp các điểm ảnh và mỗi điểm ảnh được xem như là đặc trưng cường độ sáng hay một dấu hiệu nào đó tại một vị trí nào đó của đối tượng trong không gian và nó có thể xem như một hàm n biến P(c1, c2, …, cn). Do đó, ảnh trong xử lý ảnh có thể xem như ảnh n chiều. Đầu tiên, ảnh tự nhiên từ thế giới ngoài được thu nhận qua các thiết bị thu (như Camera, máy chụp ảnh). Trước đây, ảnh thu qua camera là các ảnh tương tự (loại camera ống kiểu CCIR). Gần đây, với sự phát triển của công nghệ, ảnh màu hoặc đen trắng được lấy ra từ camera, sau đó nó được chuyển trực tiếp thành ảnh số tạo thuận lợi cho xử lý tiếp theo. Mặt khác, ảnh cũng có thể tiếp nhận từ vệ tinh; có thể quét từ ảnh chụp bằng máy quét ảnh.Hình 1.2 dưới đây mô tả các bước cơ bản trong một hệ thống xử lý ảnh. Hình 1.2 Các bước cơ bản trong một hệ thống xử lý ảnh (Nguồn: Tài liệu tham khảo [1]) Sơ đồ này bao gồm các thành phần như sau: Thu nhận ảnh: Ảnh có thể được thu nhận trong thế giới thực qua máy chụp hình, từ tranh ảnh thông qua máy quét hoặc từ vệ tinh qua các bộ cảm biến bằng tín hiệu số hoặc tín hiệu tương tự.Ảnh có thể nhận qua camera màu hoặc đen trắng. Thường ảnh nhận qua camera là ảnh tương tự (loại camera ống chuẩn CCIR với tần số 1/25, mỗi ảnh 25 dòng), cũng có loại camera đã số hóa (như loại CCD – Change Coupled Device) là loại photodiot tạo cường độ sáng tại mỗi điểm ảnh. Tiền xử lý: Sau bộ thu nhận, ảnh có thể nhiễu độ tương phản thấp nên cần đưa vào bộ tiền xử lý để nâng cao chất lượng. Chức năng chính của bộ tiền xử lý là lọc nhiễu, nâng độ tương phản để làm ảnh rõ hơn, nét hơn. 12 Trích chọn đặc điểm:Vì lượng thông tin chứa trong ảnh là rất lớn, trong khi đó đa số ứng dụng chỉ cần một số thông tin đặc trưng nào đó, cần có bước trích chọn đặc điểm để giảm lượng thông tin khổng lồ ấy. Các đặc trưng của ảnh thường gồm: mật độ xám, phân bố xác suất, phân bố không gian, biên ảnh. Hậu xử lý: Nếu lưu trữ ảnh trực tiếp từ các ảnh thô theo kiểu bản đồ ảnh đòi hỏi dung lượng bộ nhớ lớn, tốn kém mà nhiều khi không hiệu quả theo quan điểm ứng dụng. Thông thường không biểu diễn toàn bộ ảnh tho mà tập trung đặc tả các đặc trưng của ảnh như biên ảnh hay vùng ảnh. Ảnh là một đối tượng khá phức tạp về đường nét, độ sáng tối, dung lượng điểm ảnh, môi trường để thu ảnh phong phú kéo theo nhiễu. Trong nhiều khâu xử lý và phân tích ảnh ngoài việc đơn giản hóa các phương pháp toán học đảm bảo tiện lợi cho xử lý, người ta mong muốn bắt chước quy trình tiếp nhận và xử lý ảnh theo cách của con người. Trong các bước xử lý đó, nhiều khâu hiện nay đã xử lý theo các phương pháp trí tuệ con người. Vì vậy, ở đây các cơ sở tri thức – hệ quyết định được phát huy. Đối sánh rút ra kết luận: Là quá trình đối sánh, phân lớp ảnh, nhận biết được tên gọi của đối tượng. Kết quả của quá trình này phục vụ cho các mục đích và các ứng dụng khác nhau. 1.2 Nâng cao chất lượng ảnh trong miền không gian Khái niệm miền không gian ở đây được hiểu là tập hợp các điểm ảnh tạo nên ảnh.Phương pháp xử lý ảnh trong miền không gian là phương pháp tác động trực tiếp lên các điểm ảnh này. Quá trình xử lý ảnh trong miền không gian có thể được biểu diễn bởi biểu thức sau: g(x,y) = T(f(x,y)) (1.1) trong đó f(x,y) là ảnh đầu vào, g(x,y) là ảnh đã được xử lý và T là một toán tử trên f được định nghĩa trên một số lân cận của (x,y). Trong một số trường hợp, T có thể là toán tử tác động lên một tập các ảnh đầu vào, chẳng hạn như tính tổng tương ứng các điểm ảnh của K ảnh để giảm nhiễu.Nguyên lý để tiếp cận trong việc xác định lân cận của điểm là sử dụng ảnh con hình vuông hoặc hình chữ nhật có tâm là (x, y), như hình 1.2. 13 Hình 1.3 Lân cận của điểm ảnh trong hình vuông 3 × 3 (Nguồn: Tài liệu tham khảo [4]) Tâm của ảnh con này di chuyển theo từng điểm bắt đầu từ góc trái phía trên. Toán tử T được áp dụng tại mỗi vị trí điểm ảnh để có được ảnh đầu ra g tương ứng tại vị trí nó tác động. Dạng đơn giản nhất của T là tác động lên vùng lân cận có kích thước 1 × 1 (tác động lên một điểm đơn). Trong trường hợp này, g chỉ phụ thuộc vào một giá trị của f tại điểm (x,y), và lúc này ta có thể biểu diễn T dưới dạng một hàm như sau: s = T(r) (1.2) trong đó r và s là các biến tương ứng với cấp xám f(x, y) và g(x,y) tại điểm (x,y). Hình 1.4 Hàm biến đổi cấp xám dùng để tăng cường độ tương phản. (Nguồn: Tài liệu tham khảo [4]) 14 Trong hình 3.2(a), thì kết quả của phép biến đổi là một ảnh có độ tương phản cao hơn ảnh gốc bằng cách làm tối những điểm ảnh có cấp xám nhỏ hơn m và tăng độ sáng cho những điểm ảnh có cấp xám lớn hơn hoặc bằng m trong ảnh gốc. Trong Hình 3.2(b) biểu diễn một dạng đặc biệt của hàm T, hàm phân ngưỡng, là hàm chỉ cho ra kết quả 0 hoặc 1 (ảnh nhị phân).Điểm ảnh nào có cấp độ xám nhỏ hơn m sẽ bị biến đổi thành phần nền (background, có cấp cám bằng 0) và ngược lại, những điểm ảnh có cấp độ xám lớn hơn hoặc bằng m sẽ được giữ lại làm chi tiết của ảnh (đối tượng ảnh, có cấp xám bằng 1). Do việc xử lý một điểm ảnh bất kỳ (trong một bức ảnh) chỉ phụ thuộc vào cấp xám tại điểm đó nên người ta gọi kỹ thuật này là kỹ thuật xử lý điểm ảnh. Thao tác xử lý ảnh trong miền không gian càng phức tạp khi lân cận được áp dụng càng lớn (không chỉ là 1 x 1, 2 x 2 hay 3 x 3 mà là n x n với n ≥ 4). Thông thường, người ta sử dụng một hàm của các giá trị cấp xám của ảnh f trong một vùng lân cận xác định trước của mỗi điểm ảnh để xác định giá trị của g. Để làm được điều này, mặt nạ (hay bộ lọc, hạt nhân, mẫu hoặc cửa sổ) là một công cụ được sử dụng tương đối phổ biến. Một mặt nạ là một mảng 2 chiều có kích thước tương đối nhỏ (tùy vào độ lớn của lân cận sử dụng, thường là ma trận 3 × 3 như trong hình 3.1).Các giá trị trong mảng 2 chiều này được gọi là hệ số của mặt nạ. Kỹ thuật tăng cường ảnh dựa vào mặt nạ được gọi là xử lý mặt nạ hoặc lọc. Hình 1.5 Một số phép toán toán tử xử lý ảnh phổ biến: (a) ảnh gốc (b) ảnh tăng cường độ tương phản; (c) thay đổi thuộc tính màu “hue”; (d) làm mờ ảnh; (e) quay ảnh. 15 1.3 Các không gian màu thông dụng 1.3.1 Màu sắc Việc cảm nhận màu theo chủ quan thì phụ thuộc vào mắt con người, cảmnhận màu khách quan phụ thuộc vào một lớp người thông qua chuẩn nào đó. Mắt người có thể phân biệt được vài chục màu nhưng chỉ có thể cảm nhận được hàng ngàn màu. Ba thuộc tính của một màu đó là: Sắc (Hue), Độ thuần khiết (Saturation), và độ sáng hay độ chói (Itensity). Trong xử lý ảnh và đồ họa, mô hình màu là một chỉ số kỹ thuật của một hệ tọa độ màu 3 chiều với tập các màu nhỏ thành phần có thể trông thấy được trong hệ thống tọa độ màu thuộc một gam màu đặc trưng. Ví dụ như mô hình màu RGB (Red, Green, Blue): là một đơn vị tập các màu thành phần sắp xếp theo hình lập phương của hệ trục tọa độ Đề các. Mục đích của mô hình màu là cho phép các chỉ số kỹ thuật quy ước của một số loại màu sắc thích hợp với các màu sắc của một số gam màu khác. Chúng ta có thể nhìn thấy trong mô hình màu này, không gian màu là một tập hợp nhỏ hơn của không gian các màu có thể nhìn thấy được, vì vậy một mô hình màu không thể được sử dụng để định rõ tất cả có thể nhìn thấy. Sau đây, ta xem xét một số mô hình hay được sử dụng nhất. 1.3.2 Không gian biểu diễn màu và hệ tọa độ màu Không gian biểu diễn màu là không gian 3 chiều. Để đo lường một cách định lượng ta có hệ tọa độ không gian (có nhiều hệ tọa độ không gian). 1.3.2.1 Hệ tọa độ màu RGB (Red, Green, Blue) Màu đỏ, lục – xanh lá cây, lam – xanh da trời (RGB) được sử dụng phổ biến nhất. Những màu gốc RGB được thêm vào những màu gốc khác điều đó tạo nên sự đóng góp riêng của từng màu gốc được thêm cùng nhau để mang lại kết quả. Tập hợp màu nhỏ thành phần sắp xếp theo khối lập phương đơn vị. Đường chéo chính của khối lập phương với sự cân bằng về số lượng từng màu gốc tương ứng với các mức độ xám với đen là (0,0,0), trắng (1,1,1), Màu Red là (1, 0, 0), màu của Blue là (0, 0, 1), Red + Green = Yellow, Red + Green + Blue = White. 16 Hình 2.13 Mô hình màu RGB (Nguồn: Tài liệu tham khảo [4]) 1.3.2.2 Hệ tọa độ màu YUV (chuẩn PAL) Hệ tọa độ này có 3 thành phần: Y là độ chói (cường độ sáng), U là độ sắc màu cảm thụ và V là độ bão hòa. Các thành phần của hệ tọa độ này được biểu diễn thông qua hệ tọa độ RGB như sau: Y = 0.299 R + 0.587G + 0.114B U = 0.493 (B-Y) V = 0.877 (R-Y) 1.3.2.3 Hệ tọa độ màu YIQ Hệ màu này được ứng dụng trong truyền hình màu băng tần rộng tại Mỹ, do đó nó có mối quan hệ chặt chẽ với màn hình raster. YIQ là sự thay đổi của RGB cho khả năng truyền phát và tính tương thích với ti vi đen trắng thế hệ trước. Tín hiệu truyền sử dụng trong hệ thống NTSC (National Television System Committee). Sau đây là công thức biến đổi từ hệ RGB thành hệ YIQ: 17 Ma trận nghịch đảo của ma trận biến đổi RGB thành hệ YIQ được sử dụng cho phép biến đổi từ hệ YIQ thành RGB. 1.3.2.4 Hệ tọa độ màu HSV (Hue, Staturation, Value) Các mô hình màu RGB, CMY được định hướng cho phần cứng trái ngược với mô hình màu HSV của Smith hay còn được gọi là mẫu HSB với B là Brightness (độ sáng), được định hướng người sử dụng dựa trên cơ sở nền tảng trực giác về tông màu, sắc độ và sắc thái mỹ thuật. Hệ thống tọa độ có dạng hình trụ và tập màu thành phần của không gian bên trong mô hình màu được xác định là hình nón hoặc hình chóp sáu cạnh như trong hình 2.14. Đỉnh hình chóp là sáu cạnh khi V= 1 chứa đựng mối quan hệ giữa các màu sáng và những màu trên mặt phẳng với V= 1 đều có màu sáng. Mô hình màu này còn được gọi là hệ HSB với B là Brightness (độ sáng) dựa trên cơ sở nền tảng trực giác về tông màu, sắc độ và sắc thái mỹ thuật. Hue có giá trị từ 00→ 3600 S, V có giá trị từ 0 → 1 Hình 2.14 Hệ màu HSV (Nguồn: Tài liệu tham khảo [4] Ví dụ: Red được biểu diễn (00, 1, 1) Green được biểu diễn (1200,1,1) 18 Sắc màu (hue) hoặc H được đo bởi góc quanh trục đứng với màu đỏ là 0o,màu lục là 120o, màu lam là 240o (xem hình 1.7). Các màu bổ sung trong hình chóp HSV ở 180o đối diện với màu khác. Giá trị của S là một tập các giá trị đi từ 0 trên đường trục tâm (trục V) đến 1 trên các mặt bên tại đỉnh của hình chóp sáu cạnh. Sự bão hòa được đo tương đối cho gam màu tương ứng với mô hình màu này. Mô hình màu dạng hình chóp sáu cạnh này đường cao V với đỉnh là điểm gốc tọa độ (0,0). Điểm ở đỉnh là màu đen có giá trị tọa độ màu V= 0, tại các điểm này giá trị của H và S là không liên quan với nhau. Khi điểm có S= 0 và V= 1 là điểm màu trắng, những giá trị trung gian của V đối với S= 0 (trên đường thẳng qua tâm) là các màu xám. Khi S=0 giá trị của H phụ thuộc được gọi bởi các quy ước không xác định, ngược lại khi S khác 0 giá trị của H sẽ là phụ thuộc. Như vậy một màu nào đó V= 1, S= 1 là giống như màu thuần khiết trong mỹ thuật được sử dụng như điểm khởi đầu trong các màu pha trên. Thêm màu trắng phù hợp để giảm S (không có sự thay đổi V) tạo nên sự thay đổi sắc thái của gam màu. Sự chuyển màu được tạo ra bởi việc giữ S= 1 và giảm V tạo nên sự thay đổi về sắc độ và tông màu tạo thành bởi việc thay đổi cả hai S và V. 1.3.2.5 Hệ tọa độ màu HLS Mô hình màu HLS được xác định bởi tập hợp hình chóp sáu cạnh đôi của không gian hình trụ.Sắc màu là góc quanh trục đứng cảu hình chóp sáu cạnh đôi với màu đỏ tại góc 0o. Các màu sẽ xác định theo thứ tự giống như trong biểu đồ CIE khi ranh giới của nó bị xoay ngược chiều kim đồng hồ: Màu đỏ, màu vàng, màu lục, màu xanh tím, màu lam và đỏ thẫm. Điều này cũng giống như thứ tự sắp xếp trong mẫu hình chóp sáu cạnh đơn HSV. 19 Hình 2.15 Hệ màu HLS (Nguồn: Tài liệu tham khảo [4]) Chúng ta có thể xem mẫu HLS như một sự biến dạng cảu mẫu HSV mà trong đó mẫu này màu trắng được kéo hướng lên hình chóp sáu cạnh phía trên từ mặt V= 1. Như với mẫu hình chóp sáu cạnh đơn, phần bổ sung của một màu sắc được đặt ở vị trí 180o hơn là xunh quanh hình chóp sáu cạnh đôi, sự bão hòa được đo xung quanh trục đứng, từ 0 trên trục tới 1 trên bề mặt. Độ sáng bằng 0 cho màu đen và bằng 1 cho màu trắng. 20 CHƯƠNG II HIỆU CHỈNH ÁNH SÁNG HÌNH ẢNH 2.1 Hiệu chỉnh ánh sáng trong ảnh Hiệu chỉnh ánh sáng trong ảnh là một kỹ thuật máy tính nhằm xử lý ánh sáng trong ảnh nhằm đạt một mục đích nào đó của người sử dụng. Ánh sáng có thể được làm tăng, giảm hoặc loại bỏ tác động của nó lên bức ảnh. Hiệu chỉnh ánh sáng trong ảnh là một bước quan trọng trong hệ thống xử lý ảnh. Thực hiện hiệu chỉnh ánh sáng tốt có thể tạo ra những lợi thế rất lớn cho các công việc xử lý ảnh khác sau này. Ảnh chụp cùng một cảnh có thể thay đổi rất nhiều bởi điều kiện ánh sáng và góc chụp của camera. Chẳng hạn như chụp thẳng, chụp nghiêng, chụp ngược sáng… Với điều kiện ánh sáng khác nhau, một số chi tiết trong ảnh sẽ bị biến đổi màu sắc hoặc thậm chí bị mờ. - Nguồn sáng làm thay đổi màu sắc: ánh sáng chiếu vào một vật thể làm mắt người nhận thấy một phần vật thể hoặc toàn vật thể có màu sắc khác. - Ánh sáng quá chói hoặc quá tối: ảnh chụp dưới điều kiện ánh sáng quá sáng hoặc quá tối có thể gây ra ảnh bị mờ, nhiễu, mất chi tiết. 2.2 Các phương pháp hiệu chỉnh cổ điển 2.2.1Hiệu chỉnh ánh sáng dựa trên điểm ảnh Hiệu chỉnh ánh sáng dựa trên điểm ảnh đượcmô tả trong hình 2.1 cho thấy việc hiệu chỉnh ánh sáng dựa trên điểm ảnh được trải qua 2 bước đồng thời: thay đổi cấp độ sáng và thay đổi độ tương phản của hình ảnh. Change-level Brightness Input Output Change-level Contrast Hình 2.1 Hiệu chỉnh ánh sáng dựa trên điểm ảnh